• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.179-196
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• 2021

부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.83-91
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• 2021

농산물은 기상, 기후 등의 변화로 인해 공급이 불규칙하고, 공급량이 10% 하락하면 가격이 50% 상승하는 가격 탄력성이 매우 높다. 이러한 농산물 가격의 변동으로 인해 소상인의 경매를 통해 생산자에게 대금의 안전성을 보장하고 있다. 그러나, 과잉생산으로 가격이 폭락할 경우, 생산자에 대한 보호 조치는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 농산물에 대한 가격을 인공지능 알고리즘으로 예측하여 전자거래 시스템에 활용할 수 있는 비즈니스 모델을 설계하였다. 이를 위해, 학습 패턴 쌍으로 모델을 학습시키고, ARIMA, SARIMA, RNN, CNN을 적용하여 예측 모델을 설계하였다. 최종적으로, 농산물 예측가격 데이터를 단기예측과 중기예측으로 분류하여 검증하였다. 검증 결과, 2018년 데이터를 기반으로 실제 가격과 예측 가격이 91.08%의 정확도를 나타냈다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.105-114
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• 2019

자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권2호
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• pp.89-98
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• 2020

Prediction of clock behaviors is necessary to generate very high stable system time which is essential for a satellite navigation system. For the purpose, we applied the Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to the prediction of two hydrogen masers' behaviors with respect to the rapid Coordinated Universal Time (UTCr). Using the packaged programming language R, we made an analysis and prediction of time series data of [UTCr - clocks]. The maximum variation width of the residuals which were obtained by the difference between the predicted and measured values, was 6.2 ns for 106 days. This variation width was just one-sixth of [UTCr-UTC (KRIS)] published by the BIPM for the same period. Since the two hydrogen masers were found to be strongly correlated, we applied the Vector Auto-Regressive Moving Average (VARMA) model for more accurate prediction. The result showed that the prediction accuarcy was improved by two times for one hydrogen maser.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.485-500
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• 1999

단계적 금리자율화의 시행을 계기로 금융계에서는 시장금리의 체계적 예측이 중요한 문제점으로 대두되고 있다. 금융의 자율화, 국제화, 대형화는 금융기관간의 경쟁유발과 금융시장의 판도에 심각한 변화를 초래하였다. 또한 시장금리의 변화는 금융기관의 수익에 결정적인 영향을 미친다. 따라서 대부분의 금융기관은 시장금리를 과학적이고 체계적으로 해석하기 위하여 금리결정요인에 대한 연구 및 향후 금리수준을 예측하기 위한 금리예측모형의 개발을 활발히 진행하고 있다. 본 논문에서는 시계열분석에 근거하여 예측의 정확도를 높이고 컴퓨터환경의 체계화로 사용의 편리성을 극대화한 금리예측 시스템을 개발하고 이의 활용도에 대해 논의하고자 한다.

• 경영과학
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• 제33권1호
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• pp.35-47
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• 2016

Generation of electricity using wind power has received considerable attention worldwide in recent years mainly due to its minimal environmental impact. However, volatility of wind power production causes additional problems to provide reliable electricity to an electrical grid regarding power system operations, power system planning, and wind farm operations. Those problems require appropriate stochastic models for the electricity generation output of wind power. In this study, we review previous literatures for developing the stochastic model for the wind power generation, and propose a systematic procedure for developing a stochastic model. This procedure shows a way to build an ARIMA model of volatile wind power generation using historical data, and we suggest some important considerations. In addition, we apply this procedure into a case study for a wind farm in the Republic of Korea, Shinan wind farm, and shows that our proposed model is helpful for capturing the volatility of wind power generation.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.197-207
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• 2018

다품종 소량생산체제인 중소기업 제조공장은 고객의 니즈를 대응하기 위해 제품을 대량생산하여 판매하는 형태이다. 이는 기업이 재고 부족에 따른 손실을 줄이기 위해 과도한 양의 자재 수급을 의미하고 높은 재고 유지비용이 발생한다. 그리고 수요 대응에 실패한 제품은 관리 창고에 쌓여 있어 재고 보관비용이 발생하는 현실이다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하기 위해 시계열 분석 기법인 ARIMA모형을 이용하여 계절적 요인과 같은 시간적인 변동성을 찾아 수요를 예측하고 이를 통해 경제적 주문량 모형 기반의 수요예측 모델을 개발하여 재고 부족 위험을 예방한다. 또한 시뮬레이션을 수행하여 개발 모델의 효용성 평가하고 향후 중소기업에 적용하여 개발 모델의 효과를 입증한다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.229-239
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• 2018

본 논문에서는 시간적 계층 개념을 활용하여 시계열 자료를 예측하는 방법을 소개한다. 횡단적 계층 자료 분석에서와 유사한 방법으로 중복되지 않는 시간적 계층을 시계열 자료에 구조화할 수 있다. 이러한 시간적 계층을 활용하여 조정된 예측은 기존의 계층별 독립적 기저 예측 및 상향식 예측보다 더 정확하고 강건한 예측값을 생성한다. 실증 분석으로서 국내 교통사고 발생건수를 시간적 계층 개념을 활용하여 예측한다. 분석 결과, 조정 예측이 기존의 다른 예측보다 예측 성능면에서 더 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.111-120
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• 2011

최근 도심지 고밀화에 따른 공간의 효율적 이용이 요구됨에 따라 대규모의 고층 사무공간이 증가하고 있으며, 이와 함께 주거, 상업, 문화 등 다양한 기능을 밀접하게 연관시킨 고층 복합시설도 점차 늘어가고 있다. 이러한 대형 건설, 프로젝트는 긴 공사기간이 소요되어 공사비 예측이 쉽지 않으며, 막대한 비용이 투입되기 때문에 비용 예측의 중요성이 더욱 증대되고 있다. 이러한 상황에서 최근 극심한 경제변화에 따른 건설자재가격의 변동은 자재비를 포함한 공사비 예측을 어렵게 만드는 주요 원인이다. 따라서 본 연구는 건설자재단가 시계열자료를 활용, 미래의 자재단가 예측을 위한 시계열모델을 구축하고 복잡한 모델 프로세스를 간소화하는 자재별 최적 예측모델 도출시스템을 구축한다. 또한 Building Information Modeling(BIM)의 접근을 통해 자재의 투입시기 및 투입물량을 분석, 시계열모델을 통해 예측한 자재단가 예측 값과 조합함으로써 총 자재비를 포함하는 BIM기반 공사원가 예측 시계열모델을 제시한다. 본 연구는 시계열모델의 하나인 Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)모델에 대한 예측력 비교를 통해 자재단가 예측을 위한 적합모델을 도출하였다. BIM기반의 원가예측 시계열모델은 자재의 투입시기별 자재단가 변동치를 예측함으로써 급변하는 경제 환경 변화에 대처할 수 있는 도구가 될 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.25-37
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• 2016

1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.